「殘差」是指在統計學和數據分析中，實際觀測值與預測值之間的差異。這個概念常用於回歸分析中，反映模型預測的準確性。殘差可以是正數或負數，正數表示預測值低於實際值，負數則表示預測值高於實際值。殘差的分析有助於評估模型的性能，並進一步改進預測模型。
在數據分析中，通常用於描述某個模型的預測結果與實際觀測值之間的差異。這個術語在回歸分析中非常常見，尤其是在評估模型的擬合程度時。殘差的大小和分佈可以幫助分析者了解模型的準確性和可靠性。
例句 1：
我們需要檢查這些數據的殘差以評估模型的準確性。
We need to check the residuals of the data to assess the accuracy of the model.
例句 2：
殘差的分析顯示出模型在某些範圍內的預測不準確。
The analysis of the residuals showed that the model was inaccurate in certain ranges.
例句 3：
在回歸分析中，殘差的分佈應該是隨機的。
In regression analysis, the distribution of the residuals should be random.
這個術語通常用來描述預測或計算中的不準確性，可能是由於模型的限制或數據的噪聲。誤差可以是系統性的或隨機的，並且在統計分析中，理解和評估誤差是非常重要的。
例句 1：
這個模型的預測誤差需要進一步分析。
The prediction error of this model needs further analysis.
例句 2：
我們必須考慮到數據中的誤差。
We must take into account the error in the data.
例句 3：
最小化誤差是提高模型準確性的關鍵。
Minimizing error is key to improving model accuracy.
用來描述觀測值與預測值之間的差異，通常用於統計學中。偏差可以幫助研究人員理解數據的變異性和模型的準確性。
例句 1：
這些數據的偏差顯示出明顯的趨勢。
The deviation in this data shows a clear trend.
例句 2：
在分析中，偏差的計算對於理解模型的表現非常重要。
In analysis, calculating deviation is crucial for understanding model performance.
例句 3：
我們需要調整模型以減少偏差。
We need to adjust the model to reduce deviation.
在某些情況下，這個術語可以用來描述剩餘的部分，通常是指在計算或預測中未被考慮的部分。
例句 1：
計算剩餘時，我們發現了一些不一致的數據。
When calculating the remainder, we found some inconsistent data.
例句 2：
剩餘的數據需要進一步檢查以確保準確性。
The remainder of the data needs further examination to ensure accuracy.
例句 3：
在這個模型中，剩餘的部分可能會影響最終結果。
In this model, the remainder may affect the final outcome.